DE102021212648A1

DE102021212648A1 - Routensuchsystem und -verfahren für autonomes Parken anhand eines kognitiven Sensors

Info

Publication number: DE102021212648A1
Application number: DE102021212648.0A
Authority: DE
Inventors: Kyujin Park; Junho YANG
Original assignee: Hyundai Motor Co; Kia Corp
Current assignee: Hyundai Motor Co; Kia Corp
Priority date: 2020-12-30
Filing date: 2021-11-10
Publication date: 2022-06-30
Also published as: CN114684113A; KR20220097695A; US11993254B2; US20220203967A1

Abstract

Eine Ausführungsform eines auf einem kognitiven Sensor basierenden autonomen Parkroutensuchsystems umfasst einen kognitiven Sensor, der eingerichtet ist, kognitive Informationen zur Bestimmung des Vorhandenseins und des Ortes eines Hindernisses zu erhalten, indem er einen Raum um ein Fahrzeug herum abtastet, das im Inneren eines Parkplatzes gefahren wird, ein globales Pfadsuchmodul, das eingerichtet ist, einen globalen Pfad für das Innere des Parkplatzes als eine Knotenkarte zu erzeugen, indem es nach einem freien Raum sucht, in dem das Fahrzeug gefahren werden kann, und zwar anhand der kognitiven Informationen und durch Setzen eines Knotens in dem freien Raum, und ein Modul zur Erzeugung eines optimalen lokalen Pfads, das eingerichtet ist, einen optimalen lokalen Pfad von einem aktuellen Standort des Fahrzeugs zu einem Ziel zu erzeugen, indem es den in dem freien Raum gesetzten Knoten verbindet, während sich das Fahrzeug innerhalb des Parkplatzes bewegt.

Description

TECHNISCHES GEBIET
Die vorliegende Offenlegung bezieht sich auf ein Routensuchsystem und -verfahren für autonomes Parken, das auf einem kognitiven Sensor basiert.
HINTERGRUND
Im Allgemeinen kann ein ferngesteuertes autonomes Parksystem auf einem Parkplatz Standortinformationen über einen leeren Parkplatz von einem Server empfangen, ein Fahrzeug ohne Eingreifen des Benutzers zu dem entsprechenden Parkplatz bewegen und autonomes Parken durchführen.
Ein herkömmliches ferngesteuertes autonomes Parksystem erkennt den Weg eines Fahrzeugs und den leeren Parkplatz anhand von Infrastruktur und Markierungen, die im Voraus innerhalb des Parkplatzes errichtet wurden, und generiert einen geeigneten Weg, der das Fahrzeug zu dem entsprechenden Parkplatz führt, um dort geparkt zu werden.
Autonomes Parken ist auf einem Parkplatz möglich, auf dem die Infrastruktur für autonomes Parken und die Markierung zur Erkennung des Standorts und des Wegs des fahrenden Fahrzeugs vorhanden sind. Auf einem Parkplatz, auf dem die Infrastruktur und die Markierung nicht vorhanden sind, oder in einem unterirdischen Raum, in dem die Datenkommunikation, wie z. B. GPS-Übertragung und -Empfang, schwierig ist, ist es jedoch schwierig, autonom zu parken.
Mit anderen Worten, das herkömmliche autonome Fernparksystem ist in hohem Maße von fahrzeugexternen Faktoren abhängig, z. B. von der Infrastruktur oder der externen Datenkommunikationsumgebung auf dem Parkplatz, nicht vom Fahrzeug selbst. Dementsprechend gibt es viele Einschränkungen bei der Ausweitung des Anwendungsbereichs des autonomen Parkens.
ÜBERBLICK
Die vorliegende Offenbarung bezieht sich auf ein Routensuchsystem und -verfahren für autonomes Parken mittels eines kognitiven Sensors. Besondere Ausführungsformen betreffen ein System und ein Verfahren zur Suche nach einer autonomen Parkroute mittels eines kognitiven Sensors, der in der Lage ist, einen optimalen Pfad zum Auffinden eines leeren Parkplatzes zu suchen.
Erfindungsgemäße Ausführungsformen können Probleme lösen, die im Stand der Technik auftreten, während die durch den Stand der Technik erzielten Vorteile beibehalten werden.
Eine erfindungsgemäße Ausführungsform stellt ein System und ein Verfahren zum Suchen einer autonomen Parkroute mittels eines kognitiven Sensors bereit, welches einen kognitiven Sensor, der kognitive Informationen zum Bestimmen des Vorhandenseins und der Position eines Hindernisses durch Erfassen eines Raums um ein Fahrzeug, das innerhalb eines Parkplatzes gefahren wird, ein globales Pfadsuchmodul, das einen globalen Pfad für das Innere des Parkplatzes als eine Knotenkarte erzeugt, ein globales Pfadsuchmodul, das einen globalen Pfad für das Innere des Parkplatzes als eine Knotenkarte erzeugt, für die Knoten gesetzt werden, indem anhand der kognitiven Informationen und des Setzens von Knoten nach einem freien Raum gesucht wird, in welchem das Fahrzeug gefahren werden kann, und ein Modul zur Erzeugung eines optimalen lokalen Wegs umfasst, das einen optimalen lokalen Pfad von einem aktuellen Standort des Fahrzeugs zu einem Ziel erzeugt, indem es die in dem freien Raum gesetzten Knoten verbindet, während sich das Fahrzeug innerhalb des Parkplatzes bewegt. Das System und das Verfahren für die Suche nach einer autonomen Parkroute anhand eines kognitiven Sensors kann innerhalb des Parkplatzes anhand kognitiver Informationen einen globalen Pfad und einen optimalen lokalen Pfad erzeugen, um autonomes Parken durchzuführen, selbst in einer Umgebung, in der es keine Infrastruktur zur Unterstützung des autonomen Parkens gibt.
Die technischen Probleme, die durch Ausführungsformen des vorliegenden erfinderischen Konzepts zu lösen sind, beschränken sich nicht auf die oben genannten Probleme, und alle anderen technischen Probleme, die hier nicht erwähnt sind, werden von den Fachleuten auf demjenigen Gebiet, an das die vorliegende Offenbarung sich wendet, aus der folgenden Beschreibung klar verstanden werden.
Nach einer erfindungsgemäßen Ausführungsform umfasst ein auf einem kognitiven Sensor basierendes autonomes Parkroutensuchsystem einen kognitiven Sensor, der kognitive Informationen zur Bestimmung des Vorhandenseins und des Ortes eines Hindernisses erhält, indem er einen Raum um ein Fahrzeug herum erfasst, das im Inneren eines Parkplatzes gefahren wird, ein globales Pfadsuchmodul, das einen globalen Pfad für das Innere des Parkplatzes als eine Knotenkarte erzeugt, indem es nach einem freien Raum sucht, in dem das Fahrzeug gefahren werden kann, basierend auf der kognitiven Information und dem Setzen eines Knotens, und ein Modul zur Erzeugung eines optimalen lokalen Pfades, das einen optimalen lokalen Pfad von einem aktuellen Standort des Fahrzeugs zu einem Ziel erzeugt, indem es den in dem freien Raum gesetzten Knoten verbindet, während sich das Fahrzeug innerhalb des Parkplatzes bewegt.
Des Weiteren enthält das Modul für die globale Pfadsuche eine Zelleneinstelleinrichtung, die für jede Zelle bestimmt, ob das Hindernis erkannt wird, indem sie den vom kognitiven Sensor erfassten Raum um das Fahrzeug in mehrere Zellen unterteilt, eine Freiraum-Sucheinrichtung, die anhand der kognitiven Information zwischen einem Parkraum, in dem das Hindernis erkannt wird, und einem Freiraum, in dem das Hindernis nicht erkannt wird, unterscheidet, eine Freiraum-Sucheinrichtung, die zwischen einer Parklücke, in der ein Hindernis erkannt wurde, und einem Freiraum, in dem das Hindernis nicht erkannt wurde, anhand der kognitiven Information unterscheidet, in dem Freiraum nach einem freien Fahrraum sucht, die eine Breite aufweist, bei der das Fahrzeug gefahren werden kann, und den freien Fahrraum als einen Teil des globalen Pfades auswählt, und eine HP-Knoten-Setzeinrichtung, die einen HP-Knoten (HP: hohe Priorität) an einem Ende des freien Fahrraums erzeugt und den HP-Knoten für den freien Fahrraum auf einer Parkplatzkarte setzt, die das Innere des Parkplatzes anzeigt, um gespeichert zu werden.
Darüber hinaus enthält das Modul für die globale Pfadsuche eine Einrichtung zur Erzeugung einer Hauptkomponentenanalyselinie, die eine Hauptkomponente erzeugt, die einen Verteilungsstatus eines Kovarianzberechnungsbereichs angibt, der in Abhängigkeit von einem Erfassungsort des Hindernisses festgelegt wurde, und eine Hauptkomponentenanalyselinie erzeugt, die die Richtwirkung des Kovarianzberechnungsbereichs angibt, der eine Wahrscheinlichkeit hat, das Hindernis mit einem bestimmten Wert oder mehr zu erfassen.
Außerdem erzeugt die HP-Knoten-Setzeinrichtung eine HP-Verbindungslinie, die einen Mittelpunkt des Fahrzeugs mit einem HP-Knoten verbindet, der sich im freien Fahrraum befindet, um gespeichert zu werden.
Außerdem verstärkt die Freiraum-Sucheinrichtung ein abstoßendes Kraftpotenzialfeld, das in einem Raum mit dem Hindernis erkannt wird, indem sie ein Hauptkomponentenanalyse-Kraftpotenzialfeld mit einem bestimmten Radius an einer Hauptkomponentenanalyse-Startpunktposition erzeugt, wenn zwei oder mehr Freiräume mit einer verfahrbaren Breite erkannt werden.
Darüber hinaus umfasst das Modul für die globale Pfadsuche eine Einrichtung zur Erzeugung einer LP-Verbindungslinie, die eine LP-Verbindungslinie parallel zur Hauptkomponentenanalyselinie in Bezug auf einen Raum nach dem HP-Knoten erzeugt.
Darüber hinaus enthält das Modul für die globale Pfadsuche eine LP-Knoten-Setzeinrichtung (LP: niedrige Priorität), die einen Punkt, an dem die LP-Verbindungslinie eine andere Verbindungslinie oder einen anderen Knoten berührt, auf einen LP-Knoten setzt.
Darüber hinaus enthält das Modul zur Erzeugung eines optimalen lokalen Pfades eine Prioritätsaktualisierungseinrichtung, die eine Priorität des HP-Knotens, den das Fahrzeug während der Fahrt innerhalb des Parkplatzes durchfährt, umgekehrt proportional zur verstrichenen Zeit herabsetzt, und eine Einrichtung zur Erzeugung eines lokalen Pfades, die einen Pfad von einem aktuellen Standort des Fahrzeugs zu einem Ziel anhand eines Potentialfeldes erzeugt und einen Pfad mit einer hohen Priorität des HP-Knotens, den das Fahrzeug durchfährt, um das Ziel zu erreichen, als einen lokalen Pfad erzeugt.
Das Modul zur Erzeugung eines optimalen lokalen Pfades enthält außerdem eine Einrichtung zur Bestimmung der Bedingung für die Pfaderzeugung, die bewirkt, dass ein neuer lokaler Pfad erzeugt wird, wenn festgestellt wird, dass alle HP-Knoten mit zwei oder mehr HP-Verbindungslinien verbunden sind, indem eine mit dem HP-Knoten verbundene Verbindungslinie überwacht wird.
Außerdem veranlasst das Modul zur Erzeugung optimaler lokaler Pfade, dass ein neuer Pfad, der durch einen oder mehrere LP-Knoten führt, als optimaler Pfad erzeugt wird, wenn ein Startknoten über einen neuen Pfad über den LP-Knoten erreicht werden kann, der nicht der Pfad ist, auf dem das Fahrzeug während der Fahrt bewegt wird.
Nach einer erfindungsgemäßen Ausführungsform umfasst ein Verfahren zum Suchen einer autonomen Parkroute anhand eines kognitiven Sensors das Erhalten kognitiver Informationen zum Bestimmen des Vorhandenseins und des Ortes eines Hindernisses durch Erfassen eines Raums um ein Fahrzeug, das im Inneren eines Parkplatzes gefahren wird, Erzeugen eines globalen Pfades für das Innere des Parkplatzes als eine Knotenkarte durch Suchen eines freien Raumes, in dem das Fahrzeug gefahren werden kann, basierend auf den kognitiven Informationen und Setzen eines Knotens, und Erzeugen eines optimalen lokalen Pfades von einem aktuellen Standort des Fahrzeugs zu einem Ziel durch Verbinden des in dem freien Raum gesetzten Knotens, während sich das Fahrzeug innerhalb des Parkplatzes bewegt.
Weiterhin umfasst das Erzeugen des globalen Pfades das Aufteilen des Raumes um das Fahrzeug, das Unterscheiden zwischen einem Parkraum, in dem das Hindernis erkannt wird, und einem Freiraum, in dem das Hindernis nicht erkannt wird, basierend auf der kognitiven Information, das Suchen eines freien Fahrraumes, der eine Breite aufweist, bei der das Fahrzeug gefahren werden kann, in dem freien Raum, und Auswählen des freien Fahrraums als einen Teil des globalen Pfades, und Erzeugen eines HP-Knotens an einem Ende des freien Fahrraums, und Setzen des HP-Knotens für den freien Fahrraum auf eine Parkplatzkarte, die das Innere des Parkplatzes anzeigt, um gespeichert zu werden.
Darüber hinaus umfasst das Erzeugen des globalen Pfades das Erzeugen einer Hauptkomponente, die einen Verteilungsstatus eines Kovarianzberechnungsbereichs anzeigt, der in Abhängigkeit von einem Erfassungsort des Hindernisses festgelegt wurde, und das Erzeugen einer Hauptkomponentenanalyselinie, die die Richtwirkung des Kovarianzberechnungsbereichs anzeigt, der eine Wahrscheinlichkeit hat, das Hindernis mit einem bestimmten Wert oder mehr zu erfassen.
Die Suche nach dem fahrenden Freiraum umfasst auch die Verbesserung eines abstoßenden Kraftpotenzialfeldes, das in einem Raum mit dem Hindernis erkannt wird, indem ein Hauptkomponentenanalyse-Kraftpotenzialfeld mit einem bestimmten Radius an einer Hauptkomponentenanalyse-Startpunktposition erzeugt wird, wenn zwei oder mehr Freiräume mit einer fahrbaren Breite erkannt werden.
Außerdem beinhaltet das Erzeugen des globalen Pfades das Erzeugen einer LP-Verbindungslinie parallel zur Hauptkomponentenanalyselinie in Bezug auf einen Raum nach dem HP-Knoten.
Außerdem wird bei der Erzeugung des globalen Pfades ein Punkt, an dem die LP-Verbindungslinie eine andere Verbindungslinie oder einen anderen Knoten berührt, auf einen LP-Knoten gesetzt.
Des Weiteren umfasst das Erzeugen des optimalen lokalen Pfades das Absenken einer Priorität des HP-Knotens, den das Fahrzeug während der Fahrt innerhalb des Parkplatzes durchfährt, im umgekehrten Verhältnis zur verstrichenen Zeit und das Erzeugen eines Pfades von einem aktuellen Standort des Fahrzeugs zu einem Ziel anhand eines Potenzialfeldes und das Erzeugen eines Pfades mit einer hohen Priorität des HP-Knotens, den das Fahrzeug durchfährt, um das Ziel zu erreichen, als einen lokalen Pfad.
Darüber hinaus umfasst die Erzeugung des optimalen lokalen Pfads auch das Erzeugen eines neuen lokalen Pfads, wenn festgestellt wird, dass alle HP-Knoten mit zwei oder mehr HP-Verbindungslinien verbunden sind, indem eine mit dem HP-Knoten verbundene Verbindungslinie überwacht wird.
Figurenliste
Die obigen und andere Gegenstände, Merkmale und Vorteile von erfindungsgemäßen Ausführungsformen werden aus der folgenden detaillierten Beschreibung in Verbindung mit den beiliegenden Zeichnungsfiguren deutlicher, in denen:

1 ein Blockdiagramm eines auf kognitiven Sensoren basierenden autonomen Parkroutensuchsystems nach einer erfindungsgemäße Ausführungsform ist;
2 ist eine beispielhafte Ansicht, die zeigt, dass ein Knoten durch eine Hauptkomponentenanalyse nach einer erfindungsgemäßen Ausführungsform erzeugt wird;
3 ist eine beispielhafte Ansicht, die ein Verfahren zur Erkennung eines freien Raums und zur Erzeugung eines Knotens nach einer erfindungsgemäßen Ausführungsform zeigt;
4 ist eine beispielhafte Ansicht, die zeigt, dass eine Hauptkomponentenanalyselinie nach einer erfindungsgemäßen Ausführungsform erzeugt wird;
5 ist eine beispielhafte Ansicht, die ein Beispiel zeigt, bei dem ein Pfad verloren geht, wenn ein freier Raum anhand eines Potentialfeldes erkannt wird;
6 ist eine beispielhafte Ansicht, die zeigt, dass ein freier Fahrraum erkannt wird, indem zusätzlich ein Hindernispotentialfeld erzeugt wird, nach einer erfindungsgemäßen Ausführungsform;
7A und 7B sind beispielhafte Ansichten, die veranschaulichen, dass eine knotenbasierte Parkpfadkarte durch direktes Durchsuchen eines Parkpfads eines Parkplatzes anhand kognitiver Informationen eines kognitiven Sensors nach einer erfindungsgemäßen Ausführungsform erzeugt wird;
8 ist eine beispielhafte Ansicht, die zeigt, dass ein optimaler Pfad, auf dem sich ein Fahrzeug von einem aktuellen Standort zu einem primären Ziel bewegt, nach einer erfindungsgemäßen Ausführungsform erzeugt wird;
9 ist ein Konfigurationsdiagramm eines auf kognitiven Sensoren basierenden autonomen Parkroutensuchverfahrens nach einer anderen erfindungsgemäßen Ausführungsform; und
10 ist ein Flussdiagramm, das den Ablauf des Festlegens von Knoten auf eine autonome Parkroute, das Abbilden der Knoten auf der autonomen Parkroute und das Erzeugen eines optimalen lokalen Pfades zu einem Parkplatz gemäß einer erfindungsgemäßen Ausführungsform zeigt.

DETAILLIERTE BESCHREIBUNG VON AUSFÜHRUNGSBEISPIELEN
Nachfolgend werden beispielhafte erfindungsgemäße Ausführungsformen unter Bezugnahme auf die beigefügten Zeichnungsfiguren im Detail beschrieben. Bei der Hinzufügung von Bezugsziffern zu den Komponenten jeder Zeichnung ist zu beachten, dass dieselben Komponenten dieselben Bezugsziffern haben, obwohl sie in einer anderen Zeichnungsfigur angegeben sind. Bei der Beschreibung der erfindungsgemäßen Ausführungsformen wird auf detaillierte Beschreibungen im Zusammenhang mit bekannten Funktionen oder Konfigurationen verzichtet, wenn sie den erfindungsgemäßen Gegenstand unnötig verschleiern würden.
Bei der Beschreibung von Elementen der beispielhaften Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung können hier die Begriffe erste, zweite, A, B, (a), (b) und dergleichen verwendet werden. Diese Begriffe werden nur verwendet, um ein Element von einem anderen Element zu unterscheiden, schränken aber die entsprechenden Elemente nicht ein, unabhängig von der Art, Reihenfolge oder Rangfolge der entsprechenden Elemente. Darüber hinaus sind, sofern nicht anders definiert, alle hier verwendeten Begriffe, einschließlich technischer und wissenschaftlicher Begriffe, so auszulegen, wie es in dem Fachgebiet, zu dem die vorliegende Offenbarung gehört, üblich ist. Es versteht sich, dass die hier verwendeten Begriffe so ausgelegt werden sollten, dass sie eine Bedeutung haben, die mit ihrer Bedeutung im Zusammenhang mit der vorliegenden Offenbarung und dem einschlägigen Stand der Technik übereinstimmt, und dass sie nicht in einem idealisierten oder übermäßig formalen Sinne ausgelegt werden, es sei denn, sie wären hier ausdrücklich so definiert.
Nachfolgend werden verschiedene Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung unter Bezugnahme auf die 1 bis 10 im Detail beschrieben.
1 ist ein Blockdiagramm eines auf kognitiven Sensoren basierenden autonomen Parkroutensuchsystems nach einer erfindungsgemäßen Ausführungsform.
Bezugnehmend auf 1 kann ein auf kognitiven Sensoren basierendes autonomes Parkroutensuchsystem nach einer erfindungsgemäßen Ausführungsform einen kognitiven Sensor 100, ein globales Pfadsuchmodul 200 und ein Modul zur Erzeugung eines optimalen lokalen Pfades 300 umfassen. Der kognitive Sensor 100 kann kognitive Informationen erhalten, um das Vorhandensein und die Position eines Hindernisses zu bestimmen, indem er einen Raum um ein Fahrzeug, das auf einem Parkplatz gefahren wird, erfasst. Das Modul 200 für die globale Pfadsuche kann einen globalen Pfad für das Innere des Parkplatzes als Karte (im Folgenden als „Knotenkarte“ bezeichnet) erzeugen, für die Knoten gesetzt werden, indem anhand der kognitiven Informationen und des Setzens von Knoten nach einem freien Raum gesucht wird, in dem das Fahrzeug gefahren werden kann. Das Modul 300 zur Erzeugung eines optimalen lokalen Pfades kann einen optimalen lokalen Pfad von einem aktuellen Standort des Fahrzeugs zu einem Ziel erzeugen, indem es die im freien Raum gesetzten Knoten verbindet, während sich das Fahrzeug innerhalb des Parkplatzes bewegt.
Der kognitive Sensor 100 umfasst einen Sensor, der in der Lage ist, kognitive Informationen zur Erfassung des Raums um das Fahrzeug herum zu erhalten, um den freien Raum, in dem das Fahrzeug gefahren werden kann, und einen Parkraum, in dem das Fahren des Fahrzeugs eingeschränkt ist, im Innenraum des Parkplatzes zu identifizieren und zu erkennen.
Der kognitive Sensor 100 kann einen Ultraschallsensor 110, eine Kamera 120 und einen LiDAR-Sensor 130 umfassen, die bereits in einem Fahrzeug installiert sind, um Informationen über Hindernisse rund um das Fahrzeug für das autonome Fahren zu erhalten. Zu diesem Zeitpunkt können die kognitiven Informationen, die als Hindernisinformationen erhalten werden, eine Parklinie, eine Markierung oder einen Bordstein auf einer Straßenoberfläche umfassen, die in der Lage sind, den Parkplatz zusätzlich zu einem Standort des geparkten Fahrzeugs zu identifizieren.
Der Ultraschallsensor 110 kann als kognitive Information Abtastdaten zur Erkennung eines Hindernisses in einem kurzen Abstand um das Fahrzeug herum erhalten, basierend auf der Flugzeit (TOF) und der Richtung einer Ultraschallwelle, die nach der Reflexion des Hindernisses zurückkommt. Dabei kann der Ultraschallsensor 110 eine Vielzahl von Ultraschallsensoren umfassen, die jeweils an einer vorderen, hinteren, linken und rechten Seite des Fahrzeugs installiert sind, um in jeder Richtung zu bestimmen, ob es um das Fahrzeug herum Hindernisse gibt.
Darüber hinaus kann die Kamera 120 als kognitive Information Bilddaten zur Bestimmung von Informationen über das Vorhandensein eines Hindernisses und einer Richtung, in der das Hindernis positioniert ist, erhalten, indem sie die vordere, hintere, linke und rechte Seite des Fahrzeugs erfasst. Zu diesem Zweck kann die Kamera 120 allseitig Kameras umfassen, die an der vorderen, hinteren, linken und rechten Seite des Fahrzeugs installiert sind.
Darüber hinaus kann der LiDAR-Sensor 130 eine Entfernung zu einem Hindernis, eine Richtung des Hindernisses oder Ähnliches als kognitive Information erhalten, indem er die Intensität eines gepulsten Lasers und die Zeit misst, die benötigt wird, um zurückzukehren, nachdem der gepulste Laser ausgesendet und dann vom Hindernis reflektiert wurde. Der Bereich, in dem sich ein freier Raum befindet, in dem das Fahrzeug fährt, kann erweitert werden, da der LiDAR-Sensor 130 in der Lage ist, das Vorhandensein und die Entfernung eines Hindernisses zu erkennen, das sich in großer Entfernung befindet.
Außerdem kann das Modul 200 für die globale Pfadsuche eine Einrichtung 210 zur Einstellung von Zellen, eine Einrichtung 220 zur Suche im freien Raum und eine Einrichtung 240 zur Einstellung von HP-Knoten umfassen. Die Zelleneinstelleinrichtung 210 kann für jede Zelle bestimmen, ob ein Hindernis erkannt wird, indem sie den Raum um das Fahrzeug, der von dem kognitiven Sensor erfasst wird, in eine Vielzahl von Zellen unterteilt. Die Freiraum-Sucheinrichtung 220 kann anhand der kognitiven Informationen zwischen einem Parkraum, in dem das Hindernis erkannt wird, und einem Freiraum, in dem das Hindernis nicht erkannt wird, unterscheiden, kann in dem Freiraum nach einem freien Fahrraum suchen, der eine Breite aufweist, in der das Fahrzeug gefahren werden kann, und kann den freien Fahrraum als Teil eines globalen Pfades auswählen. Die HP-Knoten-Setzeinrichtung 240 kann einen Knoten mit hoher Priorität (HP) an einem Ende des freien Fahrbereichs erzeugen und kann Knoten für den freien Fahrbereich auf einer Parkplatzkarte einstellen, die das Innere des Parkplatzes anzeigt, um gespeichert zu werden.
Wie in 3 dargestellt, kann die Zelleneinstelleinrichtung 210 den Raum um das Fahrzeug, in dem ein Hindernis erkannt werden kann, in eine Vielzahl von Zellen unterteilen und Standortinformationen einschließlich einer eindeutigen Nummer einer Zelle in jeder unterteilten Zelle einstellen. Dementsprechend ist es möglich, in Einheiten von Zellen zu bestimmen, ob ein Hindernis in dem Raum um das Fahrzeug herum vorhanden ist, und somit kann die Bestimmung bequemer durchgeführt werden.
Dabei unterteilt die Zelleneinstelleinrichtung 210, wie in 3 gezeigt, einen Bereich am Umfang eines Fahrzeugs in 100 Zellen. Der vordere Bereich und der hintere Bereich des Fahrzeugs werden jeweils in 10 Zellen unterteilt, die parallel zur Längsrichtung des Fahrzeugs verlaufen. Der linke und der rechte Bereich des Fahrzeugs werden jeweils in 20 Zellen unterteilt, die parallel zur Breitenrichtung des Fahrzeugs verlaufen. Jeder der vier Eckbereiche des Fahrzeugs ist in 10 Zellen unterteilt, die radial um jede Ecke des Fahrzeugs angeordnet sind. Diese Zelleneinteilung in 3 ist nur ein Beispiel. Die Anzahl der Zellen und die Formen der unterteilten Zellen können beispielsweise anders festgelegt werden.
Die Zelleneinstelleinrichtung 210 kann den unterteilten Zellen jeweils eindeutige Nummern zuweisen, z. B. Zelle 1 bis Zelle 100, und die Standortinformationen jeder Zelle zusammen speichern. Dementsprechend kann die Zelleneinstelleinrichtung 210 die eindeutige Nummer einer Zelle, in der das Hindernis erkannt wird, anhand der kognitiven Informationen bequem extrahieren und den Ort des Hindernisses bequem bestimmen. Dabei kann die Ortsinformation jeder Zelle auf einen Koordinatenwert in einem lokalen Koordinatensystem (in 3 in einem X-Y-Koordinatensystem dargestellt) basierend auf dem Mittelpunkt des Fahrzeugs festgelegt (gesetzt) werden.
Darüber hinaus kann die Freiraum-Sucheinrichtung 220 den Parkplatz, auf dem das Hindernis erkannt wird, und den freien Raum, auf dem das Hindernis nicht erkannt wird, anhand der kognitiven Informationen identifizieren und erkennen. Dabei bestimmt die Freiraum-Sucheinrichtung 220 jede unterteilte Zelle, wie in 3 gezeigt, ob ein Hindernis für erkannt wird. Die Freiraum-Sucheinrichtung 220 kann bestimmen, dass eine Zelle (in 3 ein wesentlicher Teil eines vorderen Bereichs des Fahrzeugs und einige Bereiche einer rechten Eckzelle des Fahrzeugs), in der kein Hindernis erkannt wird, ein freier Raum ist, und kann auch bestimmen, dass ein Bereich bis zu einer Stelle, an der das Hindernis erkannt wird, ein freier Raum ist, selbst in einem Bereich, in dem das Hindernis erkannt wird.
Auch kann die Freiraum-Sucheinrichtung 220 einen Freiraum, in dem der seitliche Abstand des Freiraums breiter ist als die Breite des Fahrzeugs, als einen freien Fahrraum auswählen, in dem sich ein Fahrzeug bewegen kann, um einen globalen Pfad zu suchen.
Die Freiraum-Sucheinrichtung 220 kann vorgesehen werden, um den freien Fahrweg zu suchen, der einen globalen Pfad darstellt, auf dem sich ein Fahrzeug innerhalb eines Parkplatzes bewegen kann. Die Freiraum-Sucheinrichtung 220 kann feststellen, ob ein Hindernis erkannt wird, indem sie den vorderen Teil des Fahrzeugs in Fahrtrichtung anvisiert, und kann dann den freien Raum erkennen.
Zu diesem Zeitpunkt kann die Freiraum-Sucheinrichtung 220 einen Hinderniserkennungspunkt an einer Stelle setzen, an der das Hindernis in einer Zelle erkannt wird, die als ein Hindernis bestimmt wurde, und kann den Hinderniserkennungsbereich einer Zelle, die den Hinderniserkennungspunkt enthält, als einen Kovarianzberechnungsbereich festlegen.
Dementsprechend können, wie in 3 gezeigt, der Hinderniserkennungspunkt (dargestellt als Kreis mit Schrägstrichen innerhalb des Kreises) und der Kovarianzberechnungsbereich (dargestellt als schattierte Ellipse) in einem Bereich zwischen einem Hindernis und dem Fahrzeug in einer Zelle festgelegt werden, in der das Hindernis erkannt wird.
In 3 ist angedeutet, dass ein Fußgänger, der auf dem Parkplatz geht, genau wie ein Fahrzeug, das auf dem Parkplatz geparkt ist, auf kognitiven Informationen basierend als ein Hindernis erkannt wird.
Dabei kann, selbst wenn ein Ergebnis der Suche nach einem Raum um das Fahrzeug durch den kognitiven Sensor anzeigt, dass ein sich bewegendes Objekt wie ein Fußgänger erkannt wird, die Freiraum-Sucheinrichtung 220 das sich bewegende Objekt ignorieren und den Raum als einen freien Raum erkennen, wenn sie bestimmt, ob es einen freien Raum gibt.
Außerdem ist in 3 angegeben, dass ein Fußgängererkennungspunkt (dargestellt durch einen Kreis mit einem Punkt im Kreis) für eine Zelle festgelegt wird, in der ein Fußgänger erkannt wird, und der Fußgängererkennungsbereich der entsprechenden Zelle, die den Fußgängererkennungspunkt enthält, wird als Kovarianzberechnungsbereich für einen Fußgänger festgelegt.
Wenn bei einem leeren Parkplatz ein Hindernis wie eine Parklinie, eine Markierung oder ein Bordstein nicht erkannt wird, kann jeder Platz als freier Platz erkannt werden. Dementsprechend kann es schwierig sein, ein Kriterium für die Suche nach einem Parkpfad für das autonome Parken festzulegen.
Dementsprechend kann die Freiraum-Sucheinrichtung 220 nach einem freien Platz suchen, während das Fahrzeug die einzige Ausrichtung beibehält, d. h. entweder nach rechts (rechtsbasiert) oder nach links (linksbasiert) fährt, und in eine Kurve einfährt.
Werden mit anderen Worten alle Plätze um das Fahrzeug herum anhand der vom kognitiven Sensor 100 erhaltenen kognitiven Informationen als freier Platz erkannt, so kann das Fahrzeug zuerst an einer Stelle nahe der Ecke geparkt werden. Dementsprechend kann das Kriterium für ein nachfolgendes Fahrzeug für die Suche nach einem Parkweg und zum Finden eines Parkplatzes bereitgestellt werden.
Außerdem kann das Modul 200 für die globale Pfadsuche eine Einrichtung 230 zur Erzeugung von Hauptkomponentenanalyselinien umfassen. Die Hauptkomponenten-Analyselinien-Erzeugungseinrichtung 230 kann eine Hauptkomponente erzeugen, die den Verteilungsstatus eines Kovarianzberechnungsbereichs anzeigt, der in Abhängigkeit von der Erfassungsposition eines Hindernisses eingestellt ist, und kann eine Hauptkomponenten-Analyselinie erzeugen, die die Richtwirkung des Kovarianzberechnungsbereichs anzeigt, der eine Wahrscheinlichkeit hat, das Hindernis mit einem bestimmten Niveau oder mehr zu erfassen. Dementsprechend kann die Freiraum-Sucheinrichtung 220 die Hauptkomponenten-Analyselinie auf eine Führung setzen und dann den äußeren Bereich der Führung auf einen freien Fahrraum setzen, in dem das Fahrzeug gefahren werden kann.
Der Bereich der Kovarianzberechnung kann die Verteilung der Hindernisse in jeder Zelle anzeigen. Andererseits kann die Hauptkomponentenanalyse-Linie eine Richtung mit hoher Wahrscheinlichkeit für die Erkennung von Hindernissen in einer Vielzahl von Zellen anzeigen, indem basierend auf einem Ergebnis der Hauptkomponentenanalyse Variablen reduziert werden.
Wie in 4 gezeigt, kann die Hauptkomponentenanalyse-Linienerzeugungseinrichtung 230 die Fahrzeugerkennungskoordinaten (x, y), an denen das Fahrzeug basierend auf den kognitiven Informationen erkannt wird, auf die Variablen x1 und x2 setzen und dann eine Hauptkomponentenanalyse gemäß Gleichung 1 wie folgt durchführen. Dementsprechend kann die Hauptkomponentenanalyse-Linienerzeugungseinrichtung 230 eine Hauptkomponentenanalyselinie als einen Eigenvektor (e₁) ableiten, der die Richtwirkung eines Bereichs anzeigt, in dem die Wahrscheinlichkeit, ein Hindernis zu erkennen, nicht geringer als ein bestimmter Wert ist.
Gleichung 1 $\frac{x_{1} - m_{1}}{a} = \frac{x_{2} - m_{2}}{b} = \dots = \frac{x_{n} - m_{n}}{c}$
$C = E [(x - m_{x}) {(x - m_{x})}^{T}]$
$C_{i j} = E [(x_{i} - m_{i}) {(x_{j} - m_{j})}^{T}]$
$C = (\begin{matrix} C_{11} & \dots & C_{1 n} \\ ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ C_{n 1} & \dots & C_{n n} \end{matrix})$
$C = (\begin{matrix} e_{1} & \dots & e_{n} \end{matrix}) (\begin{matrix} λ_{1} & \dots & 0 \\ ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ 0 & \dots & λ_{n} \end{matrix}) (\begin{matrix} e_{1} \\ ⋮ \\ e_{n} \end{matrix})$
$C \cdot e_{i} = λ_{i} \cdot e_{i}$
Dabei bezeichnet „x“ in Gleichung 1 die Fahrzeugerkennungskoordinaten, an denen ein Hindernis anhand der kognitiven Informationen erkannt wird; „m“ bezeichnet einen Durchschnitt der Fahrzeugerkennungskoordinaten, d.h. Daten zum Ableiten einer Hauptkomponente; „x=[x ₁, ..., x _n]^T“ bezeichnet den n-dimensionalen Vektorausdruck der Fahrzeugerkennungskoordinaten; und „m= [m ₁, ..., m _n]“ bezeichnet den n-dimensionalen Vektorausdruck eines Durchschnitts der Fahrzeugerkennungskoordinaten. Im Folgenden bezeichnet das erhabene Zeichen einen n-dimensionalen Vektorausdruck. Außerdem bezeichnet e_i einen Eigenvektor, der die Richtung einer Varianz einer Kovarianzmatrix (C) angibt; und λ₁ bezeichnet einen Eigenwert, der die Kovarianz in Richtung e_i ist. Außerdem bezeichnet e₁ einen Eigenvektor, der den größten Eigenwert hat; und e₂ bezeichnet einen Vektor, der senkrecht zu e₁ steht.
Die Hauptkomponentenanalyse-Linienerzeugungseinrichtung 230 kann das Ausmaß, in dem die jeweiligen Fahrzeugerkennungskoordinaten vom Durchschnitt beabstandet sind, durch den Ausdruck (1) der Gleichung 1 linear annähern, kann den Durchschnitt der Quadrate der Werte berechnen, die in dem Ausdruck (1) der Gleichung 1 linear angenähert werden, indem die Transpositionsmatrix durch den Ausdruck (2) der Gleichung 1 verwendet wird, und kann die Kovarianzmatrix (C) berechnen, die aus einer n-dimensionalen Quadratmatrix besteht. Zu diesem Zeitpunkt kann der Exponent (C_ij) der Kovarianzmatrix wie in dem Ausdruck (3) der Gleichung 1 angegeben definiert werden.
So kann die berechnete Kovarianzmatrix (C) als „reelle und symmetrische Matrix“ ausgedrückt werden, wie in dem Ausdruck (4) von Gleichung 1 gezeigt. Und die Kovarianzmatrix kann eine Eigenvektorkomponente (ei) und eine Eigenwertkomponente (λ_i) enthalten, wie in den Ausdrücken (5) und (6) der Gleichung 1 dargestellt.
Dabei kann die Einrichtung 230 zur Erzeugung von Hauptkomponentenanalyselinien, wie in 4 dargestellt, Hauptkomponentenanalyselinien in Bezug auf die vordere linke und rechte Seite des Fahrzeugs erzeugen, an denen jeweils ein Hindernis erkannt wird. Wenn die beiden Hauptkomponentenanalyselinien erzeugt werden, kann ein Winkel, der dem Durchschnitt der beiden Hauptkomponentenanalyselinien entspricht, als endgültige Richtung der Hauptkomponentenanalyselinie bestimmt werden. Die endgültige Richtung der Hauptkomponentenanalyselinie kann als Bezugsrichtung dienen, in der die LP-Verbindungslinie später erzeugt wird.
Darüber hinaus kann die HP-Knoten-Setzeinrichtung 240 einen HP-Knoten einstellen, dem eine hohe Priorität zugewiesen wird, um den am weitesten entfernten Punkt zu speichern, an dem ein Hindernis in einem von der Freiraum-Sucheinrichtung 220 ausgewählten freien Fahrraum nicht erkannt wird. Dabei bedeutet die hohe Priorität, dass es eine hohe Notwendigkeit für das Fahrzeug gibt, den HP-Knoten zu passieren, wenn sich ein Fahrzeug von einer aktuellen Position zur nächsten Position bewegt.
Wie in 2 dargestellt, kann die HP-Knoten-Setzeinrichtung 240 außerdem eine HP-Verbindungslinie erzeugen, die den Mittelpunkt des Fahrzeugs mit dem HP-Knoten verbindet, der sich im freien Fahrraum befindet, um gespeichert zu werden.
Der auf diese Weise erzeugte HP-Knoten kann einen Punkt anzeigen, an dem sich das Fahrzeug bewegen kann, ohne durch Hindernisse wie z. B. im freien Fahrraum geparkte Fahrzeuge behindert zu werden. Die HP-Verbindungslinie kann eine Fahrtroute vom aktuellen Standort des Fahrzeugs zum HP-Knotenpunkt angeben.
So kann die HP-Verbindungslinie, die die HP-Knoten verbindet, eine Fahrstrecke bilden, auf der sich das Fahrzeug auf dem Parkplatz bewegt, und somit einen Teil des globalen Pfades bilden, der ein Pfad ist, auf dem das Fahrzeug auf dem gesamten Parkplatz gefahren wird.
Im Gegensatz zu einem Fall, in dem nur ein Freiraum erkannt wird, wie in 3 dargestellt, muss jedoch, wenn zwei oder mehr Freiräume erkannt werden, wie in 5 dargestellt, bestimmt werden, welcher Freiraum als freier Fahrraum ausgewählt wird.
In einem in 5 dargestellten Beispiel werden ein erster freier Raum (Nr. 1) und ein zweiter freier Raum (Nr. 2) erfasst. Beide Freiräume bieten einen seitlichen Abstand, der größer ist als die Breite des Fahrzeugs. Wenn jedoch ein optimaler Pfad durch einen potenzialfeldbasierten Algorithmus erzeugt wird, der von dem Modul 300 zur Erzeugung eines optimalen lokalen Pfades übernommen wird, kann der zweite Freiraum (Nr. 2), der einen breiteren Freiraum bietet, durch den Einfluss eines abstoßenden Kraftpotenzialfeldes, das von einem nahe gelegenen Hindernis geliefert wird, als der frei Fahrraum ausgewählt werden.
Der optimale Pfad wird durch den potentialfeldbasierten Algorithmus erzeugt. Wenn es dabei kein anziehendes Kraftpotenzialfeld gibt, das die Annäherung an ein Ziel induziert, wird das Fahrzeug nur durch das abstoßende Kraftpotenzialfeld beeinflusst, das das Fahrzeug veranlasst, sich von benachbarten Hindernissen zu entfernen.
Das Modul 200 für die globale Pfadsuche kann eine Parkplatzkarte erstellen, indem es nach dem optimierten globalen Pfad für die Bewegung eines Fahrzeugs innerhalb eines Parkplatzes sucht, um einen leeren Parkraum zu finden. Das Modul 300 zur Erzeugung eines optimalen lokalen Pfades kann einen optimalen lokalen Pfad zum Auffinden und Anfahren eines leeren Parkplatzes an einem aktuellen Standort erzeugen. Dementsprechend ist es schwierig, das Potentialfeld mit Anziehungskraft so zu gestalten, dass es die Annäherung des Fahrzeugs bewirkt.
Dementsprechend kann es, wie in 5 gezeigt, wenn mehrere Freiräume erkannt werden und ein HP-Knoten in einem breiten Freiraum gesetzt wird, indem der breite Freiraum in einem Freiraum bereitgestellt wird, wenn der entsprechende HP-Knoten erreicht wird, zu einer lokalen Minimalsituation kommen, während eine andere Richtwirkung nicht gefunden wird.
Um die Situation des lokalen Minimums zu lösen, wird außerdem ein Pfad erzeugt, auf dem das Fahrzeug nach dem Passieren des HP-Knotens, der sich an einem Ort befindet, der außerhalb der optimalen Fahrroute liegt, derart auf die ursprüngliche Fahrroute zurückkehrt, dass ein Pfadverlust auftreten kann.
Dementsprechend kann die Freiraum-Sucheinrichtung 220, wenn mehrere Freiräume erkannt werden, vorzugsweise den HP-Knoten festlegen, indem sie einen Freiraum, der in der Lage ist, einen optimalen lokalen Pfad in dem Modul 230 zur Erzeugung eines optimalen lokalen Pfades zu erzeugen, als den freien Fahrraum auswählt.
Wenn zwei oder mehr Freiräume mit einer befahrbaren Breite erkannt werden, kann die Freiraum-Sucheinrichtung 220, wie in 6 gezeigt, das in einem Raum mit einem Hindernis erkannte abstoßende Kraftpotenzialfeld durch Erzeugen eines Hauptkomponentenanalyse-Kraftpotenzialfelds mit einem bestimmten Radius an einer Hauptkomponentenanalyse-Startpunktposition verbessern.
Wird mit anderen Worten erkannt, dass es ein Hindernis auf beiden Seiten der Vorderseite eines Fahrzeugs gibt, während das Fahrzeug durch autonomes Fahren bewegt wird, behält das Fahrzeug eine aktuelle Fahrtrichtung bei und nicht eine Richtung, in der das Hindernis vorhanden ist, und somit kann der Raum mit Hindernissen durch Erzeugen eines Hauptkomponentenanalyse-Kraftpotenzialfelds am Startpunkt der Hauptkomponentenanalyse erkannt werden.
Werden dabei viele Hindernisse an einem vorderen Ort in der Nähe eines aktuellen Standorts des Fahrzeugs erkannt, der der Zellennummer entspricht, an der ein Hindernis anhand der kognitiven Informationen erkannt wird, so kann die Freiraum-Sucheinrichtung 220 einen Radius des Startpunkts der Hauptkomponentenanalyse so einstellen, dass er eng ist; und wenn die Zellennummer, in der ein Hindernis erkannt wird, dem hinteren Standort entspricht, kann die Freiraum-Sucheinrichtung 220 einen Radius des Startpunkts der Hauptkomponentenanalyse so einstellen, dass er groß ist.
Dementsprechend kann ein Hauptkomponentenanalyse-Kraftpotenzialfeld mit einem kleinen Radius erzeugt werden, wenn viele Hindernisse an der vorderen Position der Zelle erkannt werden. Um die Hindernisse zu umfahren, kann der freie Fahrraum so gewählt werden, dass das Fahrzeug zur Seite fährt oder nach links oder rechts abbiegt. Werden viele Hindernisse an der Stelle hinter der Zelle erkannt, so kann ein Hauptkomponentenanalyse-Startpunkt mit einem großen Radius als Hauptkomponentenanalyse-Kraftpotentialfeld wirken, um die Annäherung eines Fahrzeugs zu verhindern. Dementsprechend kann die Situation eines lokalen Minimums verhindert werden.
Wie in Gleichung 2 unten gezeigt, kann, obwohl das Hauptkomponentenanalyse-Kraftpotenzialfeld zusammen betrachtet wird, wenn ein potenzialfeldbasierter Algorithmus implementiert wird, bestimmt werden, ob der Raum als treibender freier Raum ausgewählt werden kann.
Gleichung 2 $d_{o} = \sqrt{{(x - x_{o}^{s} - ρ_{o_{x}}^{s})}^{2} + {(y - y_{o}^{s} - ρ_{o_{y}}^{s})}^{2}}$
$ρ_{o} = MUCMKF (x_{o}^{s}, y_{o}^{s})$
$F_{R E F} = (K_{R E F} - d_{o}) \cdot (\frac{x - x_{o}^{s} - ρ_{o_{x}}^{s}}{d_{o}} i + \frac{y - y_{o}^{s} - ρ_{o_{y}}^{s}}{d_{o}} j)$
$d_{s p} = \sqrt{{(x - x_{s p})}^{2} + {(y - y_{s p})}^{2}}$
$F_{P C A} = (K_{s p} - d_{s p}) \cdot (\frac{x - x_{s p}}{d_{s p}} i + \frac{y - y_{s p}}{d_{s p}} j) \cdot (\sum_{i = 1}^{N} \frac{l}{2 N + 1})$
$F = F_{P C A} + F_{R E F}$
Hierbei bezeichnet in einem variablen Ausdruck der Gleichung 2 eine Hochstellung einen Sensor (s), der zur Erkennung eines Hindernisses verwendet wird, und eine Tiefstellung das erkannte Hindernis (o). Dementsprechend bezeichnen $y_{o}^{s}$
$x_{o}^{s}$
die Koordinaten eines Ortes, an dem ein Hindernis von einem Sensor in einem lokalen, auf ein Fahrzeug zentrierten Koordinatensystem erkannt wird. und ρ_ox ρ_oy bezeichnen die Kovarianz auf der x-Achse und der y-Achse des Hindernisses.
Darüber hinaus wird in dem Ausdruck (5) der Gleichung 2 zur Berechnung eines Hauptkomponentenanalyse-Kraftpotenzialfelds (F_PCA), das am Startpunkt der Hauptkomponentenanalyse erzeugt wird, angegeben, dass das Hauptkomponentenanalyse-Kraftpotenzialfeld (F_PCA) unter Berücksichtigung der Tatsache berechnet wird, dass sowohl „1 = 1“ als auch N von einem Ort in der Nähe einer Karte bis zu einem Ort in der Nähe des Fahrzeugs betroffen sind.
Außerdem bezeichnet F_REP in den Ausdrücken (3) und (6) in Gleichung 2 ein repulsives (abstoßendes) Kraftpotenzialfeld und F_PCA ein Hauptkomponentenanalyse-Kraftpotenzialfeld. Außerdem bezeichnet K_REP in den Ausdrücken (3) und (5) in Gleichung 2 einen konstanten Wert im repulsiven Kraftpotenzialfeld und K_SP einen konstanten Wert am Startpunkt (SP) des Hauptkomponentenanalyse-Kraftpotenzialfelds.
Die Summe des Kraftpotentialfeldes (F_PCA) der Hauptkomponentenanalyse, das am Startpunkt der Hauptkomponentenanalyse erzeugt wird, und des abstoßenden Kraftpotentialfeldes (F_REP), das durch das Hindernis erzeugt wird, das unter Verwendung der kognitiven Informationen gemäß Gleichung 2 tatsächlich erkannt wurde, kann das gesamte Potentialfeld sein, das wirkt, wenn ein Pfad anhand des Potentialfeldes in einem Fahrzeug erzeugt wird.
Dementsprechend kann die Freiraum-Sucheinrichtung 220, wenn zwei oder mehr Freiräume mit einer befahrbaren Breite erkannt werden, nach einem lokalen Minimum suchen, das einen lokalen Minimalwert im gesamten durch Gleichung 2 berechneten Potentialfeld (F) angibt, und einen fahrbaren Freiraum auswählen, indem sie bestimmt, ob ein Raum, in dem sich ein Fahrzeug bewegen kann, um das lokale Minimum herum gesichert ist.
Aus diesem Grund wird in 5 der zweite freie Raum (Nr. 2) als Fahrroute ausgewählt, die nur auf der Position eines erkannten Hindernisses basiert, ohne das Potentialfeld (F_PCA) des Startpunkts der Hauptkomponentenanalyse zu berücksichtigen. Andererseits wird in 6 der zweite Freiraum (Nr. 2) reduziert, während er sich mit einem Potentialfeld am Startpunkt der Hauptkomponentenanalyse überschneidet. Infolgedessen ist es schwierig, einen Platz im zweiten Freiraum (Nr. 2) in dem Umfang zu sichern, in dem ein Fahrzeug weiterfahren kann, und daher wird der erste Freiraum (Nr. 1) als Fahrstrecke gewählt.
Die Freiraum-Sucheinrichtung 220 kann den so ausgewählten ersten freien Raum (Nr. 1) als freien Fahrraum auswählen. Dementsprechend kann die HP-Knoten-Setzeinrichtung 240 einen HP-Knoten einstellen, um die Bewegung des Fahrzeugs auf dem freien Fahrplatz derart zu veranlassen, dass er in einer Parkplatzkarte 270 gespeichert wird.
Darüber hinaus kann das Modul 200 für die globale Pfadsuche eine Einrichtung 250 zur Erzeugung von Verbindungslinien niedriger Priorität (LP) umfassen, die eine LP-Verbindungslinie parallel zur Hauptkomponentenanalyselinie bezüglich eines Raums nach dem HP-Knoten erzeugt.
Das heißt, die LP-Verbindungslinie kann verwendet werden, um ein Kriterium für eine Fahrtroute nach dem HP-Knoten derart darzustellen, dass sie parallel zur Hauptkomponentenanalyselinie verläuft, und sie kann eine Führung für die Erzeugung eines Pfades durch einen potenzialfeldbasierten Algorithmus im Modul 300 zur Erzeugung eines optimalen lokalen Pfades liefern.
Wenn zwei Hauptkomponentenanalyselinien auf beiden Seiten der Vorderseite eines Fahrzeugs erzeugt werden, kann die LP-Verbindungslinie als Durchschnitt der Winkel zwischen den beiden Hauptkomponentenanalyselinien festgelegt werden, wie in 6 dargestellt.
Darüber hinaus kann das globale Pfadsuchmodul 200 eine LP-Knoten-Setzeinrichtung 260 enthalten, die einen Punkt, an dem die LP-Verbindungslinie eine andere Verbindungslinie oder einen anderen Knoten berührt, auf einen LP-Knoten setzt.
Das heißt, im Gegensatz zum HP-Knoten, der in einem Bereich liegt, der von einem kognitiven Sensor in einem Fahrzeug direkt erfasst werden kann, wird der LP-Knoten an einem Punkt gesetzt, an dem eine LP-Verbindungslinie, die für einen Bereich außerhalb des Erfassungsbereichs des kognitiven Sensors erzeugt wurde, mit einer anderen Verbindungslinie oder einem anderen Knoten verbunden ist.
Dementsprechend ist es möglich, einen LP-Knoten so zu setzen, dass er auch in einem Bereich, in dem ein Fahrzeug nicht direkt gefahren wird, oder in einem unerkannten Bereich einen lokalen Pfad erzeugen kann. Aus diesem Grund kann für den Parkplatz anhand einer HP-Verbindungslinie und einer LP-Verbindungslinie, die den HP-Knoten und den LP-Knoten verbinden, ein globaler Pfad generiert werden, auch wenn ein Fahrzeug nicht auf allen Plätzen innerhalb des Parkplatzes gefahren wird.
Wenn es drei oder mehr HP-Verbindungslinien oder LP-Verbindungslinien gibt, die mit dem HP-Knoten verbunden sind, gibt es auch drei oder mehr freie Plätze zum Erreichen des entsprechenden HP-Knotens, und somit kann ein Platz, für den der entsprechende HP-Knoten festgelegt ist, als eine Drei-Wege-Kreuzung oder eine Kreuzung bestimmt werden, um in der Parkplatzkarte 270 gespeichert zu werden.
Darüber hinaus kann das Modul 300 zur Erzeugung eines optimalen lokalen Pfades eine Einrichtung 310 zur Bestimmung der Bedingung zur Pfaderzeugung, eine Einrichtung zur Aktualisierung der Priorität 320 und eine Einrichtung zur Erzeugung eines lokalen Pfades 330 umfassen. Die Einrichtung 310 zur Bestimmung der Bedingung zur Pfaderzeugung kann eine mit dem HP-Knoten verbundene Verbindungslinie überwachen. Wird festgestellt, dass alle HP-Knoten mit zwei oder mehr HP-Verbindungslinien verbunden sind, so kann die Einrichtung 310 zur Bestimmung der Bedingung zur Pfaderzeugung die Erzeugung eines neuen lokalen Pfads gestatten. Die Prioritätsaktualisierungseinrichtung 320 kann die Priorität des HP-Knotens, durch den ein Fahrzeug während der Fahrt innerhalb des Parkplatzes fährt, umgekehrt proportional zur verstrichenen Zeit herabsetzen. Die lokale Pfaderzeugungseinrichtung 330 kann einen Pfad von einem aktuellen Standort des Fahrzeugs zu einem Ziel anhand eines Potenzialfelds erzeugen und einen Weg mit einer hohen Priorität des HP-Knotens, den das Fahrzeug durchfährt, um das Ziel zu erreichen, als einen lokalen Pfad erzeugen.
Wird festgestellt, dass zwei oder mehr HP-Verbindungslinien mit allen HP-Knoten verbunden sind, die anhand der während der Fahrt innerhalb des Parkplatzes gewonnenen Abtastinformationen erzeugt wurden, kann die Einrichtung 310 zur Bestimmung der Bedingung zur Pfaderzeugung die Erzeugung eines neuen lokalen Pfads steuern, der in der Lage ist, das Ziel zu erreichen, ohne zum passierten Pfad zurückzukehren.
Das heißt, im Gegensatz zum LP-Knoten, der für eine unbekannte Region gesetzt wird, die sich nicht im Erfassungsbereich eines Fahrzeugs befindet, befindet sich der Raum, für den der HP-Knoten gesetzt wird, im Erfassungsbereich des Fahrzeugs. Die HP-Verbindungslinie zeigt den befahrbaren Raum an, der als sicher befahrbar identifiziert wurde, indem das Fahrzeug mit dem HP-Knoten verbunden wird.
Dementsprechend werden zwei oder mehr HP-Verbindungslinien mit allen HP-Knoten verbunden, die anhand der beim Fahren auf einem Parkplatz gewonnenen Abtastinformationen erzeugt wurden. Nachdem ein Pfad für den Zugang zum HP-Knoten und ein Pfad für das Verlassen des HP-Knotens eindeutig gesichert sind, kann die Einrichtung 310 zur Bestimmung der Bedingung zur Pfaderzeugung einen neuen lokalen Pfad erzeugen, der zu einem gewünschten Ziel innerhalb des Parkplatzes führt.
Wie im dritten Diagramm von 7B gezeigt, kann das Modul 300 zur Erzeugung eines optimalen lokalen Pfades einen neuen Pfad, der durch einen oder mehrere LP-Knoten führt, als optimalen Pfad erzeugen, wenn ein Startknoten erreicht werden kann, indem der neue Pfad über einen LP-Knoten zusätzlich zu einem Pfad verwendet wird, auf dem das Fahrzeug während der Fahrt bewegt wird.
So kann die Erzeugung eines Pfades, auf dem ein Fahrzeug über den LP-Knoten zum Startknoten zurückkehrt, als optimaler Pfad Teil eines Suchprozesses zur Erzeugung eines globalen Pfa auf einem Parkplatz sein und nicht die Erzeugung eines lokalen Pfades zum Erreichen eines bestimmten Ziels. Dementsprechend können zwei oder mehr HP-Verbindungslinien nicht mit allen HP-Knoten verbunden sein.
Das heißt, wenn, wie in 7A und 7B gezeigt, die interne Struktur eines Parkplatzes eine symmetrische Verkehrsstruktur ist, besteht eine hohe Wahrscheinlichkeit, dass der LP-Knoten, der für eine unbekannte Region erzeugt wurde, in den HP-Knoten umgewandelt wird, durch den ein fahrendes Fahrzeug fährt.
Stehen LP-Verbindungslinien miteinander in Kontakt, um einen LP-Knoten zu erzeugen, so zeigt der LP-Knoten an, dass verschiedene LP-Verbindungslinien, die sich von verschiedenen HP-Knoten aus erstrecken, aufeinander treffen, wie im mittleren Diagramm von 7B gezeigt. Dementsprechend kann, wenn ein Fahrzeug entlang der LP-Verbindungslinie gefahren wird, um den LP-Knoten zu passieren, ein globaler Pfad erzeugt werden, der auf einen anderen HP-Knoten trifft.
Die Prioritätsaktualisierungseinrichtung 320 kann eingerichtet sein, eine Priorität des HP-Knotens zu aktualisieren, durch den das innerhalb des Parkplatzes fahrende Fahrzeug unter Berücksichtigung der Fahrsituation eines Fahrzeugs vorzugsweise fährt, anstatt andere Orte zu passieren.
Um zu verhindern, dass das Fahrzeug schnell zu dem kürzlich passierten HP-Knoten zurückkehrt, kann die Prioritätsaktualisierungseinrichtung 320 die Priorität des kürzlich passierten HP-Knotens umgekehrt proportional zur verstrichenen Zeit senken, wie in Gleichung 3 unten dargestellt. $P r i o r i t \ddot{a} t = P r i o r i t \ddot{a} t_{o r i g} - \frac{G_{p}}{v e r s t r i c h e n e Z e i t}$
Außerdem kann die Prioritätsaktualisierungseinrichtung 320 die Priorität eines HP-Knotens, der sich in einer Richtung befindet, in die das Fahrzeug gerade fährt, auf hoch setzen. Dementsprechend kann für einen HP-Knoten, den ein Fahrzeug kurz vorher in Fahrtrichtung passiert, eine niedrigere Priorität eingestellt werden. Für den HP-Knoten, der sich in Fahrtrichtung vor dem Fahrzeug befindet, kann eine hohe Priorität eingestellt werden.
Wenn dabei von einem kognitiven Sensor erkannt eine leere Parklücke wird, während ein Fahrzeug auf einem Parkplatz fährt, kann die Prioritätsaktualisierungseinrichtung 320 ein autonomes Parken durchführen, indem sie die Parklücke auf den Knoten mit der höchsten Priorität setzt.
Darüber hinaus kann die lokale Pfaderzeugungseinrichtung 330 einen optimalen lokalen Pfad von einem aktuellen Standort eines Fahrzeugs zu einem leeren Parkplatz erzeugen, indem sie einen potenzialfeldbasierten Algorithmus verwendet.
Dabei kann die Einrichtung zur Erzeugung eines lokalen Pfades 330 einen lokalen Pfad erzeugen, indem sie verschiedene Algorithmen anwendet, die üblicherweise verwendet werden, um einen optimalen lokalen Pfad zum Erreichen eines bestimmten Ziels zu erzeugen.
Dementsprechend kann die Einrichtung zur Erzeugung lokaler Pfade 330 einen optimalen lokalen Pfad erzeugen, indem sie verschiedene Algorithmen anwendet, die in der Lage sind, ein RPP-Problem (Rural Postman Problem) zu lösen, das mit der Suche nach einem Pfad mit minimalen Kosten verbunden ist. Es ist auch möglich, einen optimalen lokalen Pfad anhand des Dijkstra-Algorithmus zu erzeugen, der weithin für die Suche nach dem kürzesten Pfad verwendet wird. Wenn die Informationen über das endgültige Ziel von der auf einem Parkplatz errichteten Infrastruktur stammen, kann ein optimaler lokaler Pfad auch mit dem A-Stern-Algorithmus (A*) erzeugt werden, der am häufigsten zur Ermittlung des kürzesten Pfades verwendet wird.
Dabei wird die Priorität für den HP-Knoten, den ein Fahrzeug durchfahren wird, von der Prioritätsaktualisierungseinrichtung 320 festgelegt. Ein lokaler Pfad kann so generiert werden, dass er bevorzugt durch einen HP-Knoten mit einer höheren Priorität als durch einen HP-Knoten mit einer niedrigeren Priorität führt.
Als Beispiel für die Erzeugung eines lokalen Pfades, um bevorzugt einen HP-Knoten mit hoher Priorität zu passieren, wie in 8 gezeigt, wird beschrieben, dass ein lokaler Pfad erzeugt wird. Der lokale Pfad bezieht sich auf einen Pfad, auf dem ein Fahrzeug einen primären Bewegungspfad von einem Startpunkt zu einem ersten Ziel durchläuft, sich auf einem sekundären Bewegungspfad von dem primären Ziel zu einem aktuellen Standort bewegt und sich auf einem tertiären Bewegungspfad bewegt, um wieder zum primären Ziel zurückzukehren.
Die lokale Pfaderzeugungseinrichtung 330 kann einen lokalen Pfad mit einer minimalen Bewegungsdistanz erzeugen, indem sie die Summe der Bewegungsdistanzen von der aktuellen Position des Fahrzeugs zum primären Ziel über jeden HP-Knoten berechnet. Wenn dabei die Bewegungsdistanzen auf einer Vielzahl von Pfaden zum Erreichen des primären Ziels gleich sind, kann ein lokaler Pfad erzeugt werden, der einen HP-Knoten mit hoher Priorität einschließt.
Dementsprechend wurde der sekundäre Bewegungspfad in letzter Zeit häufiger verwendet als der primäre Bewegungspfad, und somit hat ein HP-Knoten, der in einem Teil eines lokalen Pfades (Nr. 2) enthalten ist, eine höhere Priorität als ein HP-Knoten, der in einem Teil eines lokalen Pfades (Nr. 1) enthalten ist. Dementsprechend kann die lokale Pfaderzeugungseinrichtung 330 den lokalen Pfad (Nr. 2), der den HP-Knoten mit höherer Priorität enthält, als optimalen lokalen Pfad auswählen.
Auf diese Weise ist es möglich, eine Parkplatzkarte für einen globalen Pfad zu erstellen, indem Knoten für den freien Fahrraum auf einem Parkplatz gesetzt werden. Darüber hinaus ist es möglich, die Priorität eines HP-Knotens zu aktualisieren, den ein Fahrzeug während der Fahrt passiert. Außerdem ist es möglich, einen oder mehrere lokale Pfade zu erstellen, die HP-Knoten miteinander verbinden. Ein optimaler lokaler Pfad zum Erreichen des gewünschten Ziels kann einfach durch den Vergleich der Prioritäten der HP-Knoten, die in dem generierten lokalen Pfad enthalten sind, erstellt werden, und derart kann der Parkplatz während des autonomen Parkens bequem gefunden werden.
Als nächstes wird ein Beispiel für das Betreten eines quadratischen Parkplatzes, das Suchen eines Parkraumes zum Parken eines Fahrzeugs in dem entsprechenden Parkplatz und eines freien Fahrraums, auf dem das Fahrzeug gefahren werden kann, und das Einstellen einer Parkplatzkarte, für die Knotenpunkte festgelegt werden, unter Bezugnahme auf 7A und 7B beschrieben.
Wie im Diagramm ganz links in 7A dargestellt, fährt ein Fahrzeug in die Einfahrt eines Parkplatzes ein, während der im Fahrzeug eingebaute kognitive Sensor die Vorderseite des Fahrzeugs abtastet. Zu diesem Zeitpunkt zeigt 7A, dass das Fahrzeug unter Beibehaltung der einzigen Ausrichtung nach rechts (rechtsorientiert) gefahren wird.
Zu diesem Zeitpunkt kann die Freiraum-Sucheinrichtung 220 feststellen, ob es ein Hindernis gibt, wie z. B. ein anderes Fahrzeug, das in kurzer Entfernung geparkt ist, indem sie einen allseitigen Sensor (omnidirektional, in alle Richtungen abtastend) verwendet, der aus einem Ultraschallsensor, einer Kamera und dergleichen besteht, die in dem kognitiven Sensor vorgesehen sind. Ist kein Hindernis vorhanden, so kann die Freiraum-Sucheinrichtung 220 erkennen, dass der Erfassungsbereich des allseitigen Sensors ein freier Raum ist.
Außerdem setzt die HP-Knoten-Setzeinrichtung 240 einen HP-Knoten am Ende des maximalen Erfassungsbereichs, der von dem allseitigen Sensor im freien Raum erfasst wird. Darüber hinaus kann die Freiraum-Sucheinrichtung 220 feststellen, ob ein anderes Fahrzeug in großer Entfernung geparkt ist, indem sie einen Fernsensor einschließlich eines LiDAR-Sensors verwendet, der in dem kognitiven Sensor vorgesehen ist. Wenn kein Hindernis vorhanden ist, kann die Freiraum-Sucheinrichtung 220 auch erkennen, dass der Erfassungsbereich des Fernsensors ein freier Raum ist.
So kann die LP-Verbindungslinien-Erzeugungseinrichtung 250, nachdem der HP-Knoten am Ende des vom Fernsensor erfassten Freiraums gesetzt wurde, die Bewegung des nachfolgenden Fahrzeugs leiten, indem sie eine LP-Verbindungslinie erzeugt, die eine Neigung in einer Richtung parallel zu den Hauptkomponenten-Analyselinien der auf einer Seite des Freiraums geparkten Fahrzeuge aufweist.
Außerdem kann die Freiraum-Sucheinrichtung 220, wie im mittleren Diagramm von 7A gezeigt, erkennen, dass es einen freien Raum gibt, in dem nicht einmal in der kurzen Entfernung ein Hindernis auf der linken Seite durch den allseitigen Sensor am Eingang eines Parkplatzes erkannt wird. Die HP-Knoten-Setzeinrichtung 240 kann auch am Ende des vom allseitigen Sensor erfassten Erfassungsbereichs einen HP-Knoten setzen. Die LP-Verbindungslinien-Erzeugungseinrichtung 250 kann eine LP-Verbindungslinie in einem unbekannten Bereich nach dem HP-Knoten erzeugen.
Dabei kann die LP-Verbindungslinien-Erzeugungseinrichtung 250 bei der Erzeugung der LP-Verbindungslinie die LP-Verbindungslinie parallel zu der Hauptkomponentenanalyse-Linie erzeugen, die von der Hauptkomponentenanalyse-Linienerzeugungseinrichtung 230 erzeugt wurde.
Außerdem kann die LP-Verbindungslinien-Erzeugungseinrichtung 250, wenn das geparkte Fahrzeug nicht erkannt wird, die LP-Verbindungslinie parallel zu einer Parklinie, einer Markierung oder der Anordnung eines Bordsteins auf einer Straßenoberfläche erzeugen, die durch Bilddaten oder dergleichen erhalten wird.
Wird festgestellt, dass sich der freie Raum sukzessive über eine große Entfernung erstreckt, kann anhand der kognitiven Informationen, die kontinuierlich entlang der Fahrtrichtung des Fahrzeugs erfasst werden, kontinuierlich ein HP-Knoten erzeugt werden, und erweiterte HP-Verbindungslinien können von der Freiraum-Sucheinrichtung 220 und der HP-Knoten-Setzeinrichtung 240 erzeugt werden. Der erzeugte HP-Knoten und die erzeugte HP-Verbindungslinie können einen globalen Pfad für den entsprechenden Parkplatz erzeugen.
Nachdem das Fahrzeug, wie im Diagramm ganz rechts in 7A gezeigt, an einer Ecke angekommen ist, an der die Vorderseite blockiert ist, und dann wendet, während es sich entlang der Kontur der Eckwand bewegt, wird ein freier Platz anhand von Abtastinformationen von einem allseitigen Sensor und einem Fernsensor auf die gleiche Weise wie bei einem Verfahren zum erneuten Einfahren in den Parkplatz identifiziert, und es werden ein HP-Knoten und eine HP-Verbindungslinie erzeugt.
Passiert dabei das Fahrzeug den von der HP-Knoten-Setzeinrichtung 240 eingestellten HP-Knoten, während das Fahrzeug zur Suche nach einem globalen Pfad gefahren wird, kann verhindert werden, dass das Fahrzeug während einer Pfadsuche zurückkehrt, indem die Priorität des passierten HP-Knotens im umgekehrten Verhältnis zum Zeitablauf derart aktualisiert und gespeichert wird, dass sie niedriger ist.
Wie im Diagramm ganz links in 7B dargestellt, kann bei Ankunft eines Fahrzeugs an einer Dreiwegekreuzung oder einer Kreuzung ein freier Platz erkannt werden, indem die Seite des Fahrzeugs sowie die Fahrtrichtung des Fahrzeugs auf die gleiche Weise wie bei der Einfahrt in den Parkplatz erfasst werden, und dann können ein HP-Knoten, eine HP-Verbindungslinie und eine LP-Verbindungslinie erzeugt werden.
Wie im mittleren Diagramm von 7B gezeigt, wendet das Fahrzeug an einer Ecke, wenn es wieder abbiegen muss. Danach kann ein freier Raum erkannt und dann ein HP-Knoten, eine HP-Verbindungslinie und eine LP-Verbindungslinie erzeugt werden.
Sind dann alle HP-Knoten mit zwei oder mehr HP-Verbindungslinien verbunden, so kann ein mit einem HP-Knoten verbundener Pfad derart erzeugt werden, so dass ein Fahrzeug über einen neuen Pfad zur Einfahrt eines Parkplatzes oder zu einem Ziel zurückkehrt.
Kann das Fahrzeug nicht fahren, weil der HP-Knoten, an dem es sich gerade befindet, blockiert ist, so kehrt es zu einem HP-Knoten zurück, der einem bereits befahrenen Weg am nächsten liegt, z. B. einer Dreiwegekreuzung, einer Kreuzung oder dergleichen. Der globale Pfad kann fortlaufend gefunden werden, während das Fahrzeug auf einem Pfad fährt, der zuvor noch nicht befahren wurde.
Als nächstes wird ein auf kognitiven Sensoren basierendes autonomes Parkroutensuchverfahren nach einer anderen erfindungsgemäßen Ausführungsform unter Bezugnahme auf die 9 und 10 beschrieben.
9 ist ein Konfigurationsdiagramm eines auf kognitiven Sensoren basierenden autonomen Parkroutensuchverfahrens nach einer anderen erfindungsgemäßen Ausführungsform. 10 ist ein Flussdiagramm, das den Ablauf des Festlegens (Setzens) von Knoten auf eine autonome Parkroute, das Abbilden der Knoten auf der autonomen Parkroute und das Erzeugen eines optimalen Pfades zu einem Parkplatz nach einer erfindungsgemäßen Ausführungsform zeigt.
Bezugnehmend auf 9 kann ein auf kognitiven Sensoren basierendes autonomes Parkroutensuchverfahren nach einer anderen erfindungsgemäßen Ausführungsform einen Schritt S100 zur Erkennung der Fahrzeugperipherie, in dem kognitive Informationen zur Bestimmung des Vorhandenseins und der Position eines Hindernisses durch Erfassen eines Raums um ein Fahrzeug, das innerhalb eines Parkplatzes gefahren wird, erhalten werden, einen Schritt S200 zur globalen Pfadsuche, in dem ein globaler Pfad für das Innere des Parkplatzes als eine Knotenkarte erzeugt wird, für die Knoten gesetzt werden, durch Suchen nach einem freien Raum, in dem das Fahrzeug gefahren werden kann, basierend auf den kognitiven Informationen und dem Setzen von Knoten, und einen Schritt S300 zum Erzeugen eines optimalen lokalen Pfades von einem aktuellen Standort des Fahrzeugs zu einem Ziel durch Verbinden der in dem freien Raum gesetzten Knoten, während sich das Fahrzeug innerhalb des Parkplatzes bewegt.
Im Schritt S100 zur Erkennung der Fahrzeugumgebung ist es möglich, kognitive Informationen zu erhalten, indem ein Raum um das Fahrzeug herum von einem kognitiven Sensor abgetastet wird, der einen Ultraschallsensor, eine Kamera und einen LiDAR-Sensor umfasst, um einen freien Raum, in dem das Fahrzeug gefahren werden kann, und einen Parkraum, in dem das Fahren des Fahrzeugs eingeschränkt ist, im Innenraum des Parkplatzes zu identifizieren und zu erkennen.
Außerdem kann der globale Pfadsuchschritt S200 einen Freiraum-Suchprozess S210 umfassen, bei dem ein Raum um das Fahrzeug, der von dem kognitiven Sensor abgetastet wird, in eine Vielzahl von Zellen unterteilt wird, zwischen einem Parkraum, in dem das Hindernis erfasst wird, und einem freien Raum, in dem das Hindernis nicht erfasst wird, anhand der kognitiven Information unterschieden wird, nach einem freien Fahrraum gesucht wird, der eine Breite aufweist, bei der das Fahrzeug gefahren werden kann, in dem freien Raum, und Auswählen des freien Fahrraums als einen Teil eines globalen Pfades, und einen HP-Knotenerzeugungsprozess S230 des Erzeugens eines HP-Knotens an einem Ende des freien Fahrraums, und Setzen von Knoten für den freien Fahrraum auf einer Parkplatzkarte, die das Innere des Parkplatzes anzeigt, um gespeichert zu werden.
In dem Freiraum-Suchprozess S210 ist es möglich, den Raum um das Fahrzeug, in dem ein Hindernis erkannt werden kann, in eine Vielzahl von Zellen zu unterteilen und Standortinformationen einschließlich einer eindeutigen Zellennummer in jeder unterteilten Zelle festzulegen. Dementsprechend ist es möglich, in Einheiten von Zellen zu bestimmen, ob ein Hindernis in dem Raum um das Fahrzeug herum vorhanden ist.
Darüber hinaus ist es möglich, im Freiraumsuchprozess S210 anhand der kognitiven Informationen zwischen einem Parkplatz, in dem das Hindernis erkannt wird, und einem freien Raum, in dem das Hindernis nicht erkannt wird, zu unterscheiden und zu bestimmen, dass eine Zelle, in der kein Hindernis erkannt wird, ein freier Raum ist. Darüber hinaus ist es möglich zu bestimmen, dass ein Bereich bis zu einer Stelle, an der das Hindernis erkannt wird, ein freier Raum ist, selbst in einem Bereich, in dem das Hindernis erkannt wird. Selbst wenn ein sich bewegendes Objekt, wie z. B. ein Fußgänger, erkannt wird, kann der Raum als freier Raum erkannt werden.
Darüber hinaus kann bei dem Freiraumsuchprozess S210 ein Freiraum, in dem der seitliche Abstand des Freiraums größer ist als die Breite des Fahrzeugs, als freier Fahrraum ausgewählt werden, in dem sich ein Fahrzeug bewegen kann, um einen globalen Pfad zu suchen.
Dabei ist es im Freiraumsuchprozess S210 möglich, einen Hinderniserkennungspunkt an einer Stelle zu setzen, an der das Hindernis in einer Zelle erkannt wird, die als ein Hindernis bestimmt wurde, und den Hinderniserkennungsbereich einer Zelle, die den Hinderniserkennungspunkt enthält, als einen Kovarianzberechnungsbereich zu setzen.
Der globale Pfadsuchschritt S200 kann außerdem einen Hauptkomponentenanalyse-Linienerzeugungsprozess S220 beinhalten, bei dem eine Hauptkomponente erzeugt wird, die den Verteilungsstatus eines Satzes von Kovarianzberechnungsbereichen in Abhängigkeit von der Erfassungsposition eines Hindernisses anzeigt, und eine Hauptkomponentenanalyselinie erzeugt wird, die die Richtwirkung des Kovarianzberechnungsbereichs anzeigt, das eine Wahrscheinlichkeit der Erfassung des Hindernisses mit einem bestimmten Niveau oder mehr aufweist.
Im Hauptkomponentenanalyse-Linienerzeugungsprozess S220 ist es möglich, eine Hauptkomponentenanalyselinie als Eigenvektor (e₁) abzuleiten, der die Richtwirkung eines Bereichs angibt, in dem die Wahrscheinlichkeit, ein Hindernis zu erkennen, nicht geringer als ein bestimmter Wert ist.
Dabei ist es im Hauptkomponentenanalyse-Linienerzeugungsprozess S220 möglich, einen Winkel, der dem Durchschnitt der beiden Hauptkomponentenanalyselinien entspricht, als endgültige Richtung der Hauptkomponentenanalyselinie zu bestimmen, wenn die beiden Hauptkomponentenanalyselinien erzeugt werden. Die endgültige Richtung der Hauptkomponentenanalyselinie kann als Bezugsrichtung dienen, in der später die LP-Verbindungslinie erzeugt wird.
Darüber hinaus ist es möglich, im HP-Knotenerzeugungsprozess S230 einen HP-Knoten zu setzen, dem eine hohe Priorität für den am weitesten entfernten Punkt zugewiesen wird, an dem ein Hindernis in einem im Freiraumsuchprozess S210 ausgewählten freien Fahrraum nicht erkannt wird, um ihn zu speichern.
Darüber hinaus ist es möglich, in dem HP-Knotenerzeugungsprozess S230 eine HP-Verbindungslinie zu erzeugen, die den Mittelpunkt des Fahrzeugs mit dem zu speichernden HP-Knoten im freien Fahrraum verbindet.
So kann die HP-Verbindungslinie, die die HP-Knoten verbindet, eine Fahrstrecke bilden, auf der sich das Fahrzeug auf dem Parkplatz bewegt, und somit einen Teil des globalen Pfades bilden, der ein Pfad ist, auf dem das Fahrzeug auf dem gesamten Parkplatz gefahren wird.
Darüber hinaus ist es im Freiraumsuchprozess S210 möglich, dass in einem Raum mit einem Hindernis erkannte abstoßende (repulsive) Kraftpotenzialfeld zu verstärken, indem ein Hauptkomponentenanalyse-Kraftpotenzialfeld mit einem bestimmten Radius an einem Hauptkomponentenanalyse-Startpunktort erzeugt wird, wenn zwei oder mehr Freiräume mit einer befahrbaren Breite erkannt werden.
Wird mit anderen Worten erkannt, dass sich ein Hindernis auf beiden Seiten der Vorderseite eines Fahrzeugs befindet, während das Fahrzeug durch autonomes Fahren bewegt wird, behält das Fahrzeug eine aktuelle Fahrtrichtung bei und nicht eine Richtung, in der das Hindernis vorhanden ist, und somit kann durch Erzeugen eines Hauptkomponentenanalyse-Kraftpotenzialfelds am Startpunkt der Hauptkomponentenanalyse der Raum mit Hindernissen erkannt werden.
Dabei ist es im Freiraum-Suchprozess S210 möglich, den Radius des Startpunkts der Hauptkomponentenanalyse klein zu wählen, wenn viele Hindernisse an einem vorderen Ort nahe der aktuellen Position des Fahrzeugs erkannt werden, was der Nummer einer Zelle entspricht, in der basierend auf den kognitiven Informationen ein Hindernis erkannt wird. Es ist möglich, den Radius des Startpunkts der Hauptkomponentenanalyse groß zu wählen, wenn die Nummer der Zelle, in der ein Hindernis erkannt wird, der hinteren Position entspricht.
Dementsprechend kann ein Hauptkomponentenanalyse-Kraftpotenzialfeld mit einem kleinen Radius erzeugt werden, wenn viele Hindernisse an der vorderen Position der Zelle erkannt werden. Um die Hindernisse zu umfahren, kann der freie Fahrraum derart gewählt werden, dass das Fahrzeug zur Seite fährt oder nach links oder rechts abbiegt. Werden viele Hindernisse an der Stelle hinter der Zelle erkannt, kann ein Hauptkomponentenanalyse-Startpunkt mit einem großen Radius als Hauptkomponentenanalyse-Kraftpotenzialfeld wirken, um die Annäherung eines Fahrzeugs zu verhindern.
Im Freiraum-Suchprozess S210 ist es möglich, nach einem lokalen Minimum zu suchen, das einen lokalen Minimalwert im gesamten durch Gleichung 2 berechneten Potentialfeld (F) angibt, und einen fahrbaren Freiraum auszuwählen, indem festgestellt wird, ob ein Raum, in dem sich ein Fahrzeug bewegen kann, um das lokale Minimum herum gesichert ist, wenn zwei oder mehr Freiräume mit einer fahrbaren Breite erkannt werden.
Darüber hinaus kann der Schritt S200 der globalen Pfadsuche einen LP-Verbindungslinien-Erzeugungsprozess S240 zur Erzeugung einer LP-Verbindungslinie parallel zur Hauptkomponentenanalyse-Linie in Bezug auf einen Raum nach dem HP-Knoten umfassen.
Das heißt, die LP-Verbindungslinie kann verwendet werden, um derart ein Kriterium für eine Fahrtroute nach dem HP-Knoten darzustellen, dass sie parallel zur Hauptkomponentenanalyselinie verläuft, und sie kann einen Leitfaden für die Erzeugung eines Pfades durch einen potenzialfeldbasierten Algorithmus im Schritt S300 der optimalen lokalen Pfaderzeugung liefern.
Darüber hinaus kann der Schritt S200 der globalen Pfadsuche einen LP-Knoten-Setzprozess S250 beinhalten, bei dem ein Punkt, an dem die LP-Verbindungslinie eine andere Verbindungslinie oder einen anderen Knoten berührt, als LP-Knoten gesetzt wird.
Das heißt, im Gegensatz zum HP-Knoten, der in einem Bereich liegt, der von einem kognitiven Sensor in einem Fahrzeug direkt erfasst werden kann, wird der LP-Knoten an einem Punkt gesetzt, an dem eine LP-Verbindungslinie, die für einen Bereich außerhalb des Erfassungsbereichs des kognitiven Sensors erzeugt wurde, mit einer anderen Verbindungslinie oder einem anderen Knoten verbunden ist.
Dementsprechend ist es möglich, einen LP-Knoten derart zu setzen, dass er auch in einem Bereich, in dem ein Fahrzeug nicht direkt gefahren wird, oder in einem unerkannten Bereich einen lokalen Pfad erzeugen kann. Aus diesem Grund kann ein globaler Pfad für den Parkplatz anhand einer HP-Verbindungslinie und einer LP-Verbindungslinie, die den HP-Knoten und den LP-Knoten verbinden, erzeugt werden, auch wenn ein Fahrzeug nicht in allen Räumen innerhalb des Parkplatzes gefahren wird.
Darüber hinaus kann der Schritt S300 zur Erzeugung eines optimalen lokalen Pfades einen Prozess S310 zur Bestimmung der Bedingung für die Erzeugung eines neuen Pfades beinhalten, bei dem eine mit dem HP-Knoten verbundene Verbindungslinie überwacht wird und ein neuer lokaler Pfad erzeugt werden kann, wenn festgestellt wird, dass alle HP-Knoten mit zwei oder mehr HP-Verbindungslinien verbunden sind, einen Prioritätsaktualisierungsprozess S320, bei dem eine Priorität des HP-Knotens herabgesetzt wird, durch den ein Fahrzeug fährt, während es innerhalb des Parkplatzes gefahren wird, im umgekehrten Verhältnis zu der verstrichenen Zeit, und einen lokalen Pfaderzeugungsprozess S330 des Erzeugens eines Pfades von einem aktuellen Standort des Fahrzeugs zu einem Ziel basierend auf einem Potentialfeld und des Erzeugens eines Pfades mit einer hohen Priorität des HP-Knotens, durch den das Fahrzeug fährt, um das Ziel zu erreichen, als einen lokalen Pfad.
Im Verfahren S310 zur Bestimmung der Bedingung für die Erzeugung eines neuen Pfades ist es möglich, die Erzeugung eines neuen lokalen Pfades zu steuern, der in der Lage ist, das Ziel zu erreichen, ohne zu dem zurückgelegten Pfad zurückzukehren, wenn festgestellt wird, dass zwei oder mehr HP-Verbindungslinien mit allen HP-Knoten verbunden sind, die anhand der während der Fahrt innerhalb des Parkplatzes erhaltenen Abtastinformationen erzeugt wurden.
Darüber hinaus ist es möglich, im Prioritätsaktualisierungsprozess S320 eine Priorität des HP-Knotens zu aktualisieren, durch den das innerhalb des Parkplatzes gefahrene Fahrzeug unter Berücksichtigung einer Fahrsituation eines Fahrzeugs vorzugsweise fährt.
Dementsprechend ist es im Prioritätsaktualisierungsprozess S320 möglich, die Priorität eines HP-Knotens, den ein Fahrzeug kürzlich passiert hat, umgekehrt proportional zur verstrichenen Zeit zu senken, um zu verhindern, dass das Fahrzeug schnell zu dem kürzlich passierten HP-Knoten zurückkehrt. Dementsprechend hat die Priorität des kürzlich passierten HP-Knotens eine höhere Priorität als die des zuvor passierten HP-Knotens.
Darüber hinaus ist es möglich, im Prioritätsaktualisierungsprozess S320 eine hohe Priorität einzustellen, da sich ein HP-Knoten in der Nähe einer Richtung befindet, in die ein Fahrzeug gerade fährt. Dementsprechend kann für einen HP-Knoten, den ein Fahrzeug kurz vorher in Fahrtrichtung passiert, eine niedrigere Priorität eingestellt werden. Für den HP-Knoten, der sich in Fahrtrichtung vor dem Fahrzeug befindet, kann eine hohe Priorität eingestellt werden.
Darüber hinaus ist es möglich, bei der lokalen Pfaderzeugung S330 einen optimalen lokalen Pfad von einem aktuellen Standort eines Fahrzeugs zu einem leeren Parkraum zu erzeugen, indem ein potenzialfeldbasierter Algorithmus verwendet wird.
Dabei ist es möglich, im Prozess der lokalen Pfaderzeugung S330 einen lokalen Pfad zu erzeugen, indem man verschiedene Algorithmen anwendet, die üblicherweise verwendet werden, um einen optimalen lokalen Pfad zum Erreichen eines bestimmten Ziels zu erzeugen.
Dabei wird die Priorität für den HP-Knoten, den ein Fahrzeug passieren wird, im Prioritätsaktualisierungsprozess S320 festgelegt. Es kann ein lokaler Pfad generiert werden, der bevorzugt durch einen HP-Knoten mit einer höheren Priorität als durch einen HP-Knoten mit einer niedrigeren Priorität führt.
Obwohl die vorliegende Erfindung unter Bezugnahme auf beispielhafte Ausführungsformen und die beigefügten Zeichnungsfiguren beschrieben wurde, ist die vorliegende Erfindung nicht darauf beschränkt, sondern kann von Fachleuten, die auf dem Gebiet der vorliegenden Erfindung bewandert sind, in verschiedener Weise modifiziert und abgeändert werden, ohne von der Erfindungsidee und dem erfindungsgemäßen Schutzumfang abzuweichen, der in den sich anschließenden Ansprüchen beansprucht wird.
Daher sollen die erfindungsgemäßen Ausführungsformen die technische Idee der vorliegenden Offenbarung nicht einschränken, sondern dienen lediglich der Veranschaulichung. Der erfindungsgemäße Schutzumfang sollte anhand der beigefügten Ansprüche ausgelegt werden, und alle Äquivalente davon sollten in einer Weise ausgelegt werden, dass sie in den erfindungsgemäße Schutzbereich fallen.
Nach einer erfindungsgemäßen Ausführungsform ist es möglich, eine Parkplatzkarte zu erstellen, indem in einem Parkplatz zur Durchführung des autonomen Parkens direkt ein globaler Pfad unter Verwendung von kognitiven Informationen ermittelt wird, die von einem kognitiven Sensor wie einem Ultraschallsensor, einer Kamera und einem LiDAR-Sensor, die bereits in einem Fahrzeug installiert sind, erhalten werden. Dementsprechend kann das autonome Parken auch in einer Umgebung, in der keine Infrastruktur zur Unterstützung des autonomen Parkens aufgebaut ist oder in der die aufgebaute Infrastruktur nicht funktioniert, stabil durchgeführt werden.
Außerdem kann eine Vielzahl von Wirkungen, die direkt oder indirekt durch die Beschreibung verstanden werden, bereitgestellt werden.
Obwohl die vorliegende Offenbarung unter Bezugnahme auf beispielhafte Ausführungsformen und die beigefügten Zeichnungsfiguren beschrieben wurde, ist die vorliegende Offenbarung nicht darauf beschränkt, sondern kann von Fachleuten, die auf dem Gebiet der vorliegenden Offenbarung bewandert sind, in verschiedener Weise modifiziert und abgeändert werden, ohne vom Geist und Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen, der in den sich anschließenden Ansprüchen beansprucht wird.
Bezugszeichenliste

110: Ultraschallsensor
120: Kamera
130: LiDAR-Sensor
210: Zelleneinstelleinrichtung
220: Freiraum-Sucheinrichtung
230: Einrichtung zur Erzeugung von Hauptkomponentenanalyselinien
240: HP-Knoten-Setzeinrichtung
250: Einrichtung zur Erzeugung einer LP-Verbindungslinie
260: LP-Knoten-Setzeinrichtung
270: Karte des Parkplatzes
310: Einrichtung zur Bestimmung der Bedingung für die Pfaderzeugung
320: Prioritätsaktualisierungseinrichtung
330: Einrichtung zur Erzeugung lokaler Pfade

Claims

Autonomes Parkroutensuchsystem, welches auf einem kognitiven Sensor basiert, wobei das System umfasst: einen kognitiven Sensor, der eingerichtet ist, kognitive Informationen zum Bestimmen eines Vorhandenseins und einer Position eines Hindernisses durch Abtasten eines Raums um ein Fahrzeug, das im Innern eines Parkplatzes gefahren wird, zu erhalten; ein globales Pfadsuchmodul, das eingerichtet ist, für das Innere des Parkplatzes einen globalen Pfad als eine Knotenkarte zu erzeugen, indem es anhand der kognitiven Informationen nach einem freien Raum sucht, in den das Fahrzeug gefahren werden kann, und indem es in dem freien Raum einen Knoten setzt; und ein Modul zur Erzeugung eines optimalen lokalen Pfades, das eingerichtet ist, von einem aktuellen Standort des Fahrzeugs zu einem Zielort einen optimalen lokalen Pfad zu erzeugen, indem es den in dem freien Raum gesetzten Knoten verbindet, während sich das Fahrzeug innerhalb des Parkplatzes bewegt.
System nach Anspruch 1, wobei das globale Pfadsuchmodul umfasst: eine Zelleneinstelleinrichtung, die eingerichtet ist, zu bestimmen, ob das Hindernis für jede Zelle erkannt wird, indem der Raum um das Fahrzeug, der von dem kognitiven Sensor abgetastet wird, in eine Vielzahl von Zellen unterteilt wird; eine Freiraum-Sucheinrichtung, die eingerichtet ist, anhand der kognitiven Information zwischen einem Parkraum, in dem das Hindernis erkannt wird, und einem Freiraum, in dem das Hindernis nicht erkannt wird, zu unterscheiden, um in dem Freiraum nach einem freien Fahrraum zu suchen, der eine Breite aufweist, in der das Fahrzeug gefahren werden kann, und um den freien Fahrraum als einen Teil des globalen Pfades auszuwählen; und eine Einrichtung zum Setzen eines Knotens mit hoher Priorität (HP), die eingerichtet ist, an einem Ende des freien Fahrraums einen HP-Knoten zu erzeugen und auf einer Parkplatzkarte, die das Innere des Parkplatzes anzeigt, den HP-Knoten für den freien Fahrraum zu setzen, damit er gespeichert wird.
System nach Anspruch 2, wobei die HP-Knoten-Setzeinrichtung eingerichtet ist, eine HP-Verbindungslinie zu erzeugen, die einen Mittelpunkt des Fahrzeugs mit einem HP-Knoten verbindet, der in dem freien Fahrraum eingestellt ist, um gespeichert zu werden.
System nach Anspruch 2, wobei das Modul für die globale Pfadsuche ferner eine Einrichtung zur Erzeugung von HauptkomponentenAnalyselinien umfasst, die eingerichtet ist,: eine Hauptkomponente zu erzeugen, die einen Verteilungsstatus eines Kovarianzberechnungsbereichs anzeigt, der in Abhängigkeit von einem Erfassungsort des Hindernisses gesetzt ist; und eine Hauptkomponentenanalyselinie zu erzeugen, die die Richtwirkung des Kovarianzberechnungsbereichs anzeigt, der eine Wahrscheinlichkeit hat, das Hindernis mit einem bestimmten Wert oder mehr zu erfassen.
System nach Anspruch 4, wobei die Freiraum-Sucheinrichtung eingerichtet ist, ein in einem Raum mit dem Hindernis erkanntes abstoßendes Kraftpotenzialfeld zu verstärken, indem sie ein Hauptkomponentenanalyse-Kraftpotenzialfeld mit einem bestimmten Radius an einer Hauptkomponentenanalyse-Startpunktposition erzeugt, wenn zwei oder mehr Freiräume mit einer befahrbaren Breite erkannt werden.
System nach Anspruch 4, wobei das globale Pfadsuchmodul ferner eine Einrichtung zur Erzeugung von Verbindungslinien niedriger Priorität (LP) umfasst, die eingerichtet ist, in Bezug auf einen Raum nach dem HP-Knoten parallel zur Hauptkomponentenanalyselinie eine LP-Verbindungslinie zu erzeugen.
System nach Anspruch 6, wobei die Einrichtung zur Erzeugung der LP-Verbindungslinie eingerichtet ist, die LP-Verbindungslinie derart zu erzeugen, dass sie parallel zu einem Durchschnitt der Winkel verläuft, die zwischen zwei Hauptkomponentenanalyselinien gebildet werden, wenn die beiden Hauptkomponentenanalyselinien zu beiden Seiten einer Vorderseite des Fahrzeugs erzeugt werden.
System nach Anspruch 6, wobei das globale Pfadsuchmodul ferner eine LP-Knotensetzeinrichtung umfasst, die eingerichtet ist, einen Punkt, an dem die LP-Verbindungslinie eine andere Verbindungslinie oder einen anderen Knoten berührt, auf einen LP-Knoten einstellt.
System nach Anspruch 8, wobei das Modul zur Erzeugung eines optimalen lokalen Pfades Folgendes umfasst: eine Prioritätsaktualisierungseinrichtung, die eingerichtet ist, eine Priorität des HP-Knotens, durch den das Fahrzeug fährt, während es innerhalb des Parkplatzes fährt, umgekehrt proportional zur verstrichenen Zeit herabzusetzen; und eine lokale Pfaderzeugungseinrichtung, die eingerichtet ist: anhand eines Potentialfeldes einen Pfad von dem aktuellen Standort des Fahrzeugs zu dem Zielort zu erzeugen; und einen Pfad mit einer hohen Priorität des HP-Knotens, durch den das Fahrzeug fährt, um das Ziel zu erreichen, als einen lokalen Pfad zu erzeugen.
System nach Anspruch 9, wobei das Modul zur Erzeugung eines optimalen lokalen Pfades ferner eine Einrichtung zur Bestimmung des Pfaderzeugungszustands umfasst, die eingerichtet ist, die Erzeugung eines neuen lokalen Pfades zu veranlassen, wenn festgestellt wird, dass alle HP-Knoten mit zwei oder mehr HP-Verbindungslinien verbunden sind, indem eine mit dem HP-Knoten verbundene Verbindungslinie überwacht wird.
System nach Anspruch 9, wobei das Modul zur Erzeugung eines optimalen lokalen Pfades eingerichtet ist, zu veranlassen, dass ein neuer Pfad, der durch einen oder mehrere LP-Knoten führt, als optimaler Pfad erzeugt wird, wenn ein Startknoten unter Verwendung eines neuen Pfades über den LP-Knoten erreicht werden kann, der nicht der Pfad ist, auf dem das Fahrzeug während der Fahrt bewegt wird.
System nach Anspruch 9, wobei die Prioritätsaktualisierungseinrichtung eingerichtet ist, durch Einstellen des Parkraumes auf einen Knoten mit höchster Priorität autonomes Parken durchzuführen, wenn der leere Parkraum beim Fahren innerhalb des Parkplatzes durch den kognitiven Sensor erkannt wird.
Verfahren zum Suchen einer autonomen Parkroute mittels eines kognitiven Sensors, wobei das Verfahren umfasst: Erhalten von kognitiver Information zur Bestimmung der Existenz und des Ortes eines Hindernisses durch Erfassen eines Raumes um ein Fahrzeug, das im Inneren eines Parkplatzes gefahren wird; Erzeugen eines globalen Pfades für das Innere des Parkplatzes als eine Knotenkarte durch Suchen eines freien Raumes, in dem das Fahrzeug gefahren werden kann, basierend auf den kognitiven Informationen und durch Setzen eines Knotens in dem freien Raum; und Erzeugen eines optimalen lokalen Pfades von einem aktuellen Standort des Fahrzeugs zu einem Ziel durch Verbinden des in dem freien Raum gesetzten Knotens, während sich das Fahrzeug innerhalb des Parkplatzes bewegt.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei das Erzeugen des globalen Pfades umfasst: Aufteilen des Raums um das Fahrzeug; Unterscheiden zwischen einem Parkraum, in dem das Hindernis detektiert wird, und einem freien Raum, in dem das Hindernis nicht detektiert wird, basierend auf der kognitiven Information, Suchen nach einem freien Fahrraum, der eine Breite hat, in der das Fahrzeug gefahren werden kann, in dem freien Raum, und Auswählen des freien Fahrraums als einen Teil des globalen Pfads; und Erzeugen eines Knotens hoher Priorität (HP) an einem Ende des freien Fahrraums und Festlegen des HP-Knotens für den freien Fahrraum auf einer Parkplatzkarte, die das Innere des Parkplatzes anzeigt, um gespeichert zu werden.
Verfahren nach Anspruch 14, wobei die Suche nach dem freien Fahrraum die Verbesserung eines abstoßenden Kraftpotentialfeldes umfasst, das in einem Raum mit dem Hindernis erkannt wird, indem ein Hauptkomponentenanalyse-Kraftpotentialfeld mit einem spezifischen Radius an einem Hauptkomponentenanalyse-Startpunktort erzeugt wird, wenn zwei oder mehr Freiräume mit einer fahrbaren Breite erkannt werden.
Verfahren nach Anspruch 14, wobei das Erzeugen des globalen Pfades ferner umfasst: Erzeugen einer Hauptkomponente, die einen Verteilungsstatus eines Kovarianzberechnungsbereichs anzeigt, der in Abhängigkeit von einem Erfassungsort des Hindernisses gesetzt ist; und Erzeugen einer Hauptkomponentenanalyselinie, die die Richtwirkung des Kovarianzberechnungsbereichs anzeigt, der eine Wahrscheinlichkeit hat, das Hindernis mit einem bestimmten Wert oder mehr zu erfassen.
Verfahren nach Anspruch 16, wobei das Erzeugen des globalen Pfades ferner das Erzeugen einer Verbindungslinie niedriger Priorität (LP) parallel zu der Hauptkomponentenanalyselinie in Bezug auf einen Raum nach dem HP-Knoten umfasst.
Verfahren nach Anspruch 17, wobei das Erzeugen des globalen Pfades ferner das Setzen eines Punktes, an dem die LP-Verbindungslinie eine andere Verbindungslinie oder einen anderen Knoten berührt, auf einen LP-Knoten umfasst.
Verfahren nach Anspruch 17, wobei das Erzeugen des optimalen lokalen Pfades umfasst: Senken einer Priorität des HP-Knotens, den das Fahrzeug durchfährt, während es innerhalb des Parkplatzes gefahren wird, im umgekehrten Verhältnis zur verstrichenen Zeit; und Erzeugen eines Pfades von dem aktuellen Standort des Fahrzeugs zu dem Ziel anhand eines Potentialfeldes und Erzeugen eines Pfades mit einer hohen Priorität des HP-Knotens, den das Fahrzeug durchfährt, um das Ziel als einen lokalen Pfad zu erreichen.
Verfahren nach Anspruch 19, wobei das Erzeugen des optimalen lokalen Pfads ferner das Veranlassen des Erzeugens eines neuen lokalen Pfads umfasst, wenn festgestellt wird, dass alle HP-Knoten mit zwei oder mehr HP-Verbindungslinien verbunden sind, indem eine mit dem HP-Knoten verbundene Verbindungslinie überwacht wird.